数据质量、去重与异常检测工具

数据质量画像师

对 CSV 或 JSON 数据集进行质量画像，识别缺失值、重复行、格式漂移、类型推断和数值异常。

数据去重工具

基于多列组合移除重复记录

CSV过滤器

按列值过滤CSV数据，支持多个条件和运算符。支持12种过滤运算符，包括等于、包含、大于、小于和空值检查。 额外过滤器示例： [{"column": "年龄", "operator": "greater_than", "value": "25"}] [{"column": "状态", "operator": "equals", "value": "激活"}, {"column": "分数", "operator": "greater_equal", "value": "80"}] [{"column": "姓名", "operator": "contains", "value": "张"}, {"column": "邮箱", "operator": "is_not_empty"}]

CSV / Excel 差异比对工具

比较两个 CSV 或 XLSX 数据源，导出包含行级、列级和单元格差异的 PDF 报告

外键验证器

验证多个数据集之间的外键关系。非常适合检查数据完整性、查找孤立记录和确保相关表之间的引用一致性。

边界值处理器

高级边界值处理工具，用于识别和处理数值数据中的最小值和最大值。完美适用于数据验证、范围检查、统计分析和数据预处理。 功能特点： - 多种边界检测方法（绝对值、百分位数、标准差） - 灵活处理策略（裁剪、删除、替换、变换） - 自定义范围验证 - 非对称边界处理 - 批量处理能力 - 综合边界统计 - 数据质量评估 - 可视化边界报告 常见用途： - 数据验证和质量控制 - 传感器数据范围检查 - 金融数据限制执行 - 统计数据预处理 - 机器学习特征工程 - 数据库约束验证

数据插值器

高级数据插值工具，使用多种数学方法填补缺失值和生成数据点。完美适用于时间序列分析、数据补全、信号处理和科学计算。 功能特点： - 多种插值方法（线性、多项式、样条、三次） - 支持日期/时间的时间序列插值 - 前向填充和后向填充选项 - 最近邻插值 - 自定义插值参数 - 缺失值检测和报告 - 数据点生成和加密 - 同时支持多列处理 - 交互式插值预览 常见用途： - 传感器数据填补 - 金融数据补全 - 科学实验数据处理 - 时间序列预测准备 - 图像和信号处理 - 统计数据插补

异常值检测器

使用多种统计方法检测数值数据中的异常值，包括IQR、Z-score和修正Z-score

时间序列异常检测器

上传 CSV 或 JSON 时间序列数据，基于 Z-Score 和 IQR 检测异常点，并输出带图表的报告

箱线图生成器

生成箱线图进行统计分布分析，包含四分位数、须线和异常值检测

Z 分数计算器

根据原始值、数据集或手动输入的均值与标准差计算 Z 分数

截尾平均计算器

从低端和高端删除相同比例的数据后计算截尾平均

缩尾平均计算器

通过限制低端和高端极值后求平均来计算缩尾平均

CSV示例

各种数据类型、大小和复杂度级别的CSV示例文件

10 样例

data-quality, anomaly